AI新时代，你准备好了吗？

人工智能

2022-11-20 19:29:37

2023年首届百度商业AI技术创新大赛：释放你的创造力，重塑未来

AI革命席卷全球

人工智能（AI）已不再是科幻小说中的幻想，它正在迅速渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶汽车到医疗诊断，从智能手机到金融交易，AI技术正以前所未有的速度重塑着我们的世界。

抓住AI机遇，成为创新先驱

在AI的时代，固步自封已不再是明智之举。如果你对AI技术充满热情，如果你渴望创意和创新，那么是时候踏上创新之路了！2023年首届百度商业AI技术创新大赛，就是你展示才华、改变世界的绝佳舞台。

大赛详情：释放你的创新潜能

百度商业AI技术创新大赛是一个面向全球开发者的AI技术创新赛事。大赛旨在发现和培养AI领域的优秀人才，推动AI技术在商业领域的应用和发展。

大赛分为三大赛道：

AI+商业应用赛道： 专注于利用AI技术解决实际商业问题，创造有价值的商业解决方案。
AI+基础技术赛道： 致力于促进AI基础技术创新，推动AI技术的发展。
AI+前沿技术赛道： 鼓励探索AI技术的最新前沿，创造具有颠覆性的技术突破。

大赛奖项：助力你的AI梦想

在百度商业AI技术创新大赛中大放异彩，即可斩获丰厚的奖项：

一等奖： 10万元奖金 + 百度AI云计算资源 + 百度AI技术支持
二等奖： 5万元奖金 + 百度AI云计算资源 + 百度AI技术支持
三等奖： 3万元奖金 + 百度AI云计算资源 + 百度AI技术支持
优秀奖： 1万元奖金 + 百度AI云计算资源 + 百度AI技术支持

代码示例：AI实战案例

为了帮助你释放AI的强大力量，我们提供了一个代码示例，展示如何使用百度AI平台训练一个图像分类模型。

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

# 数据准备
train_data = np.loadtxt('train_data.csv', delimiter=',')
train_label = np.loadtxt('train_label.csv', delimiter=',')

# 创建输入数据
inputs = fluid.layers.data(name='inputs', shape=[None, 28, 28], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')

# 构建网络
conv1 = fluid.layers.conv2d(inputs, 20, 5, act='relu')
pool1 = fluid.layers.pool2d(conv1, 2, 'max', 'pool1')
conv2 = fluid.layers.conv2d(pool1, 50, 3, act='relu')
pool2 = fluid.layers.pool2d(conv2, 2, 'max', 'pool2')
fc1 = fluid.layers.fc(pool2, 500, act='relu')
fc2 = fluid.layers.fc(fc1, 10, act='softmax')

# 定义损失函数
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=fc2, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)

# 定义优化算法
optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
optimizer.minimize(avg_cost)

# 执行训练
train_exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
for epoch in range(10):
    for batch in range(train_data.shape[0] // 100):
        batch_data = train_data[batch * 100: (batch + 1) * 100]
        batch_label = train_label[batch * 100: (batch + 1) * 100]
        train_exe.run(feed={'inputs': batch_data, 'label': batch_label})